Seleccionando el sensor de cabeza del paciente 101 con actividad 801.

Reporte de calidad de los datos.

El siguiente reporte de calidad de los datos se ha realizado de a cuerdo a lo propuesto por [1, pp. 102–104].

Count Miss Card Min Qrt1 Median Qrt3 Max Mean Sdev
Temperature 616 0 1 0.0000000 0.00 0.00 0.00 0.0000000 0.00 0.00
VelInc_X 616 0 482 0.0228987 0.38 0.38 0.39 0.7464828 0.40 0.10
VelInc_Y 616 0 557 -0.3015785 0.00 0.02 0.04 0.5197754 0.03 0.10
VelInc_Z 616 0 551 -0.2578735 -0.09 -0.08 -0.07 0.2125854 -0.09 0.05
Acc_X 616 0 482 0.5724669 9.57 9.60 9.76 18.6620712 9.94 2.41
Acc_Y 616 0 557 -7.5394630 0.08 0.55 0.88 12.9943848 0.83 2.38
Acc_Z 616 0 551 -6.4468384 -2.32 -2.12 -1.78 5.3146362 -2.15 1.13
Gyr_X 616 0 616 -1.5889960 -0.06 0.00 0.01 1.5482344 -0.04 0.43
Gyr_Y 616 0 616 -1.2389934 -0.03 -0.01 0.00 1.2744452 0.01 0.28
Gyr_Z 616 0 616 -3.9946031 -0.66 0.00 0.02 6.2072399 0.02 1.72
Mag_X 616 0 306 -1.0222168 -0.67 -0.60 -0.59 -0.0085449 -0.60 0.13
Mag_Y 616 0 292 -0.9470215 -0.76 -0.51 -0.48 0.0695801 -0.57 0.22
Mag_Z 616 0 310 0.6274414 0.69 0.93 0.96 1.1000977 0.85 0.13
Pressure 616 0 16 892.2000000 892.34 892.38 892.42 892.5200000 892.37 0.06
Roll 616 0 616 -179.4780225 110.42 152.28 155.80 179.3543963 102.80 104.08
Pitch 616 1 615 -83.4990731 -78.61 -75.80 -72.16 -34.2632921 -72.04 10.44
Yaw 616 1 615 -95.7484277 -8.44 -0.15 3.48 52.9910235 -3.70 31.82
RSSI 616 1 34 -92.0000000 -75.00 -70.00 -68.00 -56.0000000 -71.11 5.77

Visualizaciones iniciales

Incremento en Velocidad

Aceleración

Giroscopio

Magnitud

Pressure

Roll

Pitch

Yaw

RSSI

Observaciones Iniciales

  • La variable Temperatura no cuenta con datos relevantes para nuestro análisis.

Referencias

[1] J. D. Kelleher, B. Mac Namee, and A. D’arcy, Fundamentals of machine learning for predictive data analytics: Algorithms, worked examples, and case studies. MIT Press, 2015.